摩洛哥结直肠癌患者生存率数据集
摩洛哥结直肠癌患者生存率及预后因素表格数据集，用于生存分析和预后建模。
基本信息
资源简介
摩洛哥结直肠癌患者生存率数据集
【一句话概览】
本数据集 dataset_CRC_Fes.csv 包含摩洛哥结直肠癌患者总体生存率及相关预后因素信息，初步工作采用结合生存随机森林与 Cox 模型的新方法。文件数为 1，合计 57.5 KB。标签涉及结直肠癌、预后因素、总体生存、Cox 模型、随机生存森林、变量重要性和部分依赖图；分类为流行病学建模、职业流行病学、癌症诊断；许可为 CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《dataset_CRC_Fes.csv》。项目资助方：Supported by Moffitt Cancer Center under the NIH International Fogarty Center for the award number 5D43TW009804, PI Anna Giuliano.。源站首次发布：2023-01-05。
【数据内容】
源站原始描述：This data contains information on the overall survival rates for colorectal patients in Morocco and some related prognostic factors. Our initial work consisted in using a novel approach combining survival random forest and the Cox model
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：该数据包含摩洛哥结直肠癌患者的总生存率及一些相关预后因素的信息。我们的初步工作是采用一种结合生存随机森林与Cox模型的新方法。
主表 dataset_CRC_Fes.csv 含 21 列、样本前 347 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个，合计 57.54 KB。dataset_CRC_Fes.csv：text/plain，57.54 KB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.21821439.v3。
【主题与分类】
源站学科分类：Epidemiological modelling、Occupational epidemiology、Cancer diagnosis。主题标签：Colorectal cancer、pronostic factor、Overall survivals、cox model、random survival forest、variable importance、partial dependance plots。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/dataset_CRC_Fes_csv/21821439
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：EL BADISY, Imad; Benbrahim, Zineb; Khalis, Mohamed; Elansari, Soukaina; ElHitmi, Youssef; Abbas, Fouad; et al. (2023). dataset_CRC_Fes.csv. figshare. Dataset
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：dataset_CRC_Fes.csv
- DOI：10.6084/m9.figshare.21821439.v3
- 发布日期：2023-01-05
- 文件数：1 个
- 文件总体积：57.54 KB
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/dataset_CRC_Fes_csv/21821439
命令行下载
curl -L -o "dataset_CRC_Fes.csv" "https://ndownloader.figshare.com/files/38720988"
文件清单
dataset_CRC_Fes.csv（57.54 KB）
文件总体积 57.54 KB（源站 API 实测）。
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据说明
This data contains information on the overall survival rates for colorectal patients in Morocco and some related prognostic factors. Our initial work consisted in using a novel approach combining survival random forest and the Cox model.
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.21821439.v3（source: https://figshare.com/articles/dataset/dataset_CRC_Fes_csv/21821439）。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
